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Network Defense Decision-Making Based on Deep Reinforcement Learning and Dynamic game theory

China Communications 2024年第9期21卷 262-275页

作者： Huang Wanwei Yuan Bo Wang Sunan Ding Yi Li Yuhua College of Software Engineering Zhengzhou University of Light IndustryZhengzhou 450001China The Third Construction Co. Ltd of China CREC Railway Electrification Engineering GroupZhengzhou 450052China Electronic and Communication Engineering Shenzhen Polytechnic UniversityShenzhen 518055China

Existing researches on cyber attackdefense analysis have typically adopted stochastic game theory to model the problem for solutions,but the assumption of complete rationality is used in modeling,ignoring the information opacity in practical attack and defense scenarios,and the model and method lack *** such problem,we investigate network defense policy methods under finite rationality constraints and propose network defense policy selection algorithm based on deep reinforcement *** on graph theoretical methods,we transform the decision-making problem into a path optimization problem,and use a compression method based on service node to map the network *** this basis,we improve the A3C algorithm and design the DefenseA3C defense policy selection algorithm with online learning *** experimental results show that the model and method proposed in this paper can stably converge to a better network state after training,which is faster and more stable than the original A3C *** with the existing typical approaches,Defense-A3C is verified its advancement.

关键词： A3C cyber attack-defense analysis deep reinforcement learning stochastic game theory

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